parser.add_argument('--deepsupervision', default=False, type=str2bool)

时间: 2024-01-14 17:05:03 浏览: 130
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Python库 | pyIPCMI.Parser.Files-1.1.3-py3-none-any.whl

这是一个 Python 脚本中的命令行参数解析器，它会添加一个名为 "deepsupervision" 的参数。这个参数默认值为 False，类型为 bool。如果在命令行中输入了这个参数，它的值将会被解析并传递给脚本。其中，"type=str2bool" 是一个自定义的函数，用来将命令行输入的字符串转换成 bool 类型的值。
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### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

这是一段训练设置的代码，可以用于训练一个名为LightTS的模型。它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。...

# Checkpointing parser.add_argument("--save-dir", type=str, default="./model", help="directory in which training state and model should be saved") parser.add_argument("--path-dir", type=str, default="./outputs",help="directory in which resuits should be saved") parser.add_argument("--save-rate", type=int, default=3000, help="save model once every time this many episodes are completed")#一局训练600次 parser.add_argument("--model-dir", type=str, default="", help="directory in which training state and model are loaded") parser.add_argument("--jiazai", type=bool, default=False, help="是否加载已经训练好的模型") parser.add_argument("--numb", type=str, default="2", help="加载第几个模型")

这是一些关于模型保存和加载的参数设置，其中： - save-dir 是指定模型训练状态和模型应该保存的目录； - path-dir 是指定结果应该保存的目录； - save-rate 是指每完成多少次训练就保存一次模型；...

parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

- exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。 - batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。 - num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。 - pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认...

parser = argparse.ArgumentParser(description='Chinese Text Classification') parser.add_argument('--model', type=str, required=True, help='choose a model: TextCNN, TextRNN, FastText, TextRCNN, TextRNN_Att, DPCNN, Transformer') parser.add_argument('--embedding', default='pre_trained', type=str, help='random or pre_trained') parser.add_argument('--word', default=False, type=bool, help='True for word, False for char') args = parser.parse_args()表达了什么

- add_argument 方法用于向解析器中添加参数。第一个参数是参数的名称，第二个参数是参数的类型，第三个参数是是否必需的，第四个参数是参数的描述信息。 - --model 参数用于指定模型的名称，是必需的参数。 - ...

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。 parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，...

def Hayao(): arg=parse_args(?,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()优化此代码

parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/' + checkpoint_dir, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=test_dir...

def Hayao(): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()代码报错修改

parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args() 调用Hayao()函数时...

parser.add_argument 各个参数的含义

- type：参数的数据类型，可以是 int、float、str、bool 等。 - choices：参数的可选值列表。 - required：是否必需提供该参数。 - help：参数的帮助信息。 - metavar：参数在帮助信息中的名称，...

ArgumentParser().add_argument()的使用方法

- type：参数的类型，可以是 int、float、str、bool 等。 - default：参数的默认值。 - required：参数是否必须。 - help：参数的帮助信息。 下面是一个例子： python import argparse parser = ...
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